機器學習與結構化數據 (3):部署 Web 應用程序

透過這篇文章,您可以透過運行在  App Engine 上的 Web 應用程式來使用 Prediction API,以進行線上預測。這將是機器學習與結構化數據系列文章的最後一篇,將接續系列二的訓練模型

架構

這篇文章將用到下圖中虛線內的元件:
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機器學習與結構化數據 (2-2):訓練模型

繼機器學習與結構化數據系列第一篇介紹了如何準備數據及分析之後,此篇文章將接續上一篇,介紹如何訓練模型。

定義輸入列

您必須為 Estimator API 定義 serving_input_fn 函數。此方法定義列以用作預測服務的 API 請求的輸入。輸入列通常與 CSV 文件中的輸入列相同,但在某些情況下,您希望接受與您在模型訓練過程中使用的格式不同的輸入數據。 繼續閱讀 “機器學習與結構化數據 (2-2):訓練模型”

[手把手教學] Custom image 客製化映像檔

建立 GCP 的虛擬機時,可以透過 GCP 本身提供的映像檔一鍵開啟,或是透過自製的映像檔來建立,而本篇教學將由小編帶領各位製作客製化的映像檔。這裡取樣的公開映像檔為『CentOS-6-x86_64-GenericCloud.raw.tar.gz』並使用 MacOS 來進行測試,此教學適用於以下的映像檔版本。

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